文档介绍：基于窬绲声纹识别的研究硕士学位论文胡进学科专业控剑理途皇控剑工程塑挂明副塾援指导教师答辩委员会主席庄王亡教拯论文答辩日期学位授予日期值圈副教援姚萱趟高级工程垣分类号论文评阅人窆.
嘏西导师签名:易氏糟弧境鷉『年口厂月日搠面广西大学学位论文原创性声明和学位论文使用授权说明年多月谚日学位论文使用授权说明学位论文原创性声明琽叼即时发布本人声明:所呈交的学位论文是在导师指导下完成的,研究工作所取得的成果和相关知识产权属广西大学所有。除已注明部分外,论文中不包含其他人已经发表过的研究成果,也不包含本人为获得其它学位而使用过的内容。对本文的研究工作提供过重要帮助的个人和集体,均已在论文中明确说明并致谢。论文作者签名:本人完全了解广西大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,即:本人保证不以其它单位为第一署名单位发表或使用本论文的研究内容;按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。请选择发布时间:口解密后发布C苈畚男枳⒚鳎⒃诮饷芎笞袷卮斯娑\
、德实蛊紫凳Ⅷ约八歉髯缘囊唤撞罘植问△基于窬绲纳剖侗鸬难芯摘要声纹识别是生物识别技术的一种,近年来,以其独特的便捷性、经济性和准确性等优点受到了世人的广泛关注。与语音识别不同,声纹识别并不注重语音信号中的具体语义内容,而是希望能够从说话者的语音信号中提取出反映说话者个性信息的特征参数,进而完成判断说话者身份的任务。声纹识别是一个复杂的非线性过程,而人工神经网络在处理非线性问题时能够取得较好的效果。因此,本文将径向基函数窬缬τ玫搅本文主要研究了声纹特征参数的获取方法,提取了线性预测倒谱系数和,并且利用时间规整网络对所得到的特征参数进行了有效的简化。在声纹识别系统中,分析和讨论了窬绲纳杓圃蛞及不同特征参数、不同训练样本组数、不同训练次数等各种因素对于识别效果的影响。实验结果表明,基于窬绲纳剖侗鸱椒ň哂薪虾的识别性能和应用优势。针对文本无关的声纹识别,其识别率可以达到%关键词:径向基函数神经网络;声纹识别;特征提取;时间规整声纹识别系统当中。以上。
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⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第二章声纹特征参数的获取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。第三章窬纭第四章基于窬绲纳剖侗鹣低场弓浴声纹识别技术的发展及应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.剖侗鸺际醯姆⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文的主要工作和组成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~语音信号的预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.〖⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.咝栽げ庀凳齃⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.咝栽げ獾蛊紫凳齃德实蛊紫凳齅声纹特征参数的时间规整⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..窬绲慕峁埂窬绲难盗贰改进的窬纭语音信号库的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。语音信号的预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ぜ又亍分帧加窗⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.说慵觳狻⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。Ⅱ蛰一一汀鱉【.
第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.攻读硕士学位期间发表论文情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..特征参数的获取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯问奶崛参数的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.参数的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒓靶阅芊治觥窬绲慕ⅰ和识别性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.奔涔嬲绮问齆对声纹识别系统性能的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.和识别性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。..
第一章绪论引言声纹识别技术的发展及应用在日